XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemPromise
健康中人工智能的承诺和危险...
机器学习模型可以实现高度准确的预测，因为它们可以在提供的示例的特征及其相关结果之间找到相关性。机器学习模型的成功取决于用于训练所包含算法的示例的质量，并且在研究“垃圾，垃圾堆放”的研究中的古老格言仍然存在于这些更加精致的方法。4机器学习模型的一个重要局限性是，因为它们从接触到的数据中学习，因此它们的构建是为了扩大培训数据的任何偏见和缺乏代表性。另一方面，如果故意用于检测可用数据和示例中的偏见和歧视，它们可以成为克服系统不平等的强大工具。5
教育中生成AI的承诺和挑战
挪威特朗德海姆的挪威科学技术大学（NTNU）计算机科学系； b挪威克里斯蒂安尼斯和阿格德大学信息系统系； C美国佛罗里达州奥兰多市中心佛罗里达大学建模模拟与培训学院； D美国匹兹堡匹兹堡大学计算与信息学院； E UCL知识实验室，英国伦敦大学学院教育学院； f电信工程学院，西班牙瓦拉多利德大学De Valladolid大学； G，西班牙巴塞罗那市庞贝·法布拉（UPF）的信息与通信技术系； H学习与教育技术（LET）研究实验室，芬兰Oulu大学；我教育技术学院，开放大学，米尔顿·凯恩斯，英国挪威特朗德海姆的挪威科学技术大学（NTNU）计算机科学系； b挪威克里斯蒂安尼斯和阿格德大学信息系统系； C美国佛罗里达州奥兰多市中心佛罗里达大学建模模拟与培训学院； D美国匹兹堡匹兹堡大学计算与信息学院； E UCL知识实验室，英国伦敦大学学院教育学院； f电信工程学院，西班牙瓦拉多利德大学De Valladolid大学； G，西班牙巴塞罗那市庞贝·法布拉（UPF）的信息与通信技术系； H学习与教育技术（LET）研究实验室，芬兰Oulu大学；我教育技术学院，开放大学，米尔顿·凯恩斯，英国
下一代疫苗有望治疗胶质母细胞瘤
胶质母细胞瘤 (GBM) 是一种罕见但高度致命的恶性肿瘤，几乎全部发生在成人身上 [1]。美国每年约有 13,000 例新诊断的 GBM 病例和约 12,000 例死亡病例。多年来，GBM 一直被认为是 IV 级星形细胞瘤的同义词，但最近，IDH 突变型 IV 级星形细胞瘤被认为是一种独立且独特的病理 [2]。根据此定义，GBM 约占原发性脑肿瘤的 15% 和成人神经胶质瘤的 50%，是迄今为止最致命的 [3]。诊断时的中位年龄为 64 岁；大多数患者在 60 至 80 岁之间确诊。由于与年龄相关的合并症，许多患者不会尝试标准联合疗法（最大程度手术切除，然后进行联合放疗和替莫唑胺化疗）[4]。事实上，从历史上看，采用标准侵袭性疗法的 GBM 临床试验中，患者的中位年龄仅为 54 至 59 岁 [5–15]；直到最近，一些随机试验的患者中位年龄才高达 60 岁 [16–18]。
未来垂直升降机——兑现承诺
波音公司的 JMR-TD 项目经理 Ken Eland 解释说，在 Defiant 的推进系统试验台 (PSTB) 上进行的测试是为了让飞机为飞行做好准备，总共运行了 48 小时，最高速度可达直升机。每次修改设计后，团队都要求进行两倍于演示机飞行时间的地面测试。今年春天拆卸 PSTB 后，团队发现传动接头存在“轴承蠕变”问题——滑动导致过度磨损。Eland 说，这种情况并不少见，但在仅测试几个小时后就出现了意外；他评论说，这种现象的常见设计规则并不适用于 Defiant 变速器的尺寸。波音公司利用从西科斯基的 CH-53K 中吸取的经验教训和学术界的专业知识来改变设计。这些组件经过重新设计并在 PSTB 中重新测试，问题没有再次发生。
证据、伦理和人工智能在精神病学领域的前景
摘要 研究人员正在研究如何使用人工智能 (AI) 来更好地检测、预测和分组疾病。鉴于精神病学在预测、诊断和治疗方面的历史挑战，人工智能可能会增进医学对精神疾病生物学类别的理解，并提供更好的治疗方法，这一想法很有吸引力。鉴于人工智能能够分析大量信息，一些临床医生可能觉得有义务将他们的临床判断与人工智能系统的输出保持一致。然而，在临床判断中潜在的人工智能认知特权可能会导致意想不到的后果，从而对患者的治疗、健康和权利产生负面影响。这些影响也与精准医疗、数字孪生技术和预测分析有关。我们认为，致力于认识论谦逊有助于促进精神病学在大数据和人工智能界面上做出明智的临床决策。
o r i g i n a l r e s a r c h血清铁蛋白水平和其他与糖尿病的相关参数在患有β的成年患者中
摘要：磷脂酰肌醇3-激酶（PI3KS）是一个细胞内信号传感器酶的家族，可以将磷酸组连接到膜上膜的磷脂酰磷脂酰糖脂（PI）的3'-羟基的3'-羟基。PI3KS已显示在细胞增殖，生长，生存，运动和代谢中起重要作用。尽管如此，PI3K途径也已显示在几种肿瘤中，尤其是B细胞恶性肿瘤。近年来，PI3K信号通路已成为大量药物发现和开发工作的主要重点。选择性（PI3K）抑制剂已被批准用于治疗慢性淋巴细胞性白血病（CLL）/小淋巴细胞淋巴瘤（SLL），以及不固定的非霍奇金淋巴瘤（INHL），例如卵形淋巴瘤和山胶瘤和洋麦氮障碍瘤。四种选择性PI3K抑制剂已获得加速FDA批准，用于治疗患有复发/难治性（R/R）CLL和/或INHL的患者，主要基于单臂II期研究：IDELALISIB（PI3K-δ抑制剂），Copanlisib（dual Pi3K-α和Pulual pulual pulual dulual pulual pulual pulual）（pulual pulual）（pulual pulual）（pulual pulual）（pulual）（prevel）（PULUAL）（PISIB）（PILAUM）（PILAUM）（PIS）（PIS）（PULUAL）（PULAUM） PI3K-γ和PI3K-δ抑制剂）和雨伞（双PI3Kδ和CK1ε抑制剂）。相反，与对照组中的患者相比，涉及其中一些药物的随机对照试验（RCT）的最新临时结果（RCT）显示出令人担忧的总生存期（OS）降低（OS）的趋势，致命和严重不良反应的增加。关键字：磷脂酰肌醇-3激酶，血液系统恶性肿瘤，临床试验，安全性，安全性，加速批准Consequently, the class of PI3K inhibitors came under scrutiny, with an FDA expert panel voting on April 21, 2022, recommending that future FDA approvals of PI3K inhibitors be supported by randomized data, rather than single-arm data only, and further discontinuing the use of almost all the PI3K inhibitors in hematologic malignancies.我们认为需要进一步的研究来通过改善其安全性概况来帮助潜在的PI3K抑制剂，因此这种迷你审查旨在重新审视这类药物的临床成功，失败以及有希望的方面，同时提出可能有利于其成功发展的可能方法。
以终为始，解锁数字化的承诺...
以终为始 数字孪生承诺提供一个高度直观的平台，所有基础设施资产都可以无缝集成、跟踪和访问，并利用互联数据来模拟结果。完全开发的数字孪生使用来自多个来源的数据来可视化和报告资产的工作状况，让所有者能够确定资产表现良好或不佳的地方，测试模拟情况影响并预测未来结果。数字孪生的最终承诺是一个优雅、智能的模型，它将资产的材料、组件、系统和性能等设计和工程细节与运营数据（甚至可能是物联网传感器和人工智能）结合起来。
我们的员工计划和承诺2023-2025
我们的人民计划表明了我们致力于使LPT成为工作和接受护理的好地方。它承诺，我们将以同情和包容性领导，我们的工作人员的健康和福祉是我们所做的一切的核心。它显示了我们将如何共同努力创造一种包容性文化，那里没有歧视或欺凌，并通过学习和创新来赋予员工权力。通过有效的劳动力计划，我们将培养和支持我们的员工进步和蓬勃发展，为他们提供机会通过新模式和新角色提供照顾。
未来垂直升降机——兑现承诺
波音公司的 JMR-TD 项目经理 Ken Eland 解释说，在 Defiant 的推进系统试验台 (PSTB) 上进行的测试是为了让飞机为飞行做好准备，总共运行了 48 小时，最高速度可达直升机。每次修改设计后，团队都要求进行两倍于演示机飞行时间的地面测试。今年春天拆卸 PSTB 后，团队发现传动接头存在“轴承蠕变”问题——滑动导致过度磨损。Eland 说，这种情况并不少见，但在仅测试几个小时后就出现了意外；他评论说，这种现象的常见设计规则并不适用于 Defiant 变速器的尺寸。波音公司利用从西科斯基的 CH-53K 中吸取的经验教训和学术界的专业知识来改变设计。这些组件经过重新设计并在 PSTB 中重新测试，问题没有再次发生。